Zookeeper（一）- Zookeeper介绍与集群部署

一、Zookeeper 介绍

1. Zookeeper概述

Zookeeper 是一个开源的、分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。

2. Zookeeper工作机制

Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper将通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。

3. Zookeeper特点

1.Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
2.集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所 以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
3.全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
4.更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。
5.数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
6.实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

4. Zookeeper数据结构

ZooKeeper 数据模型的结构与 Unix 文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个 ZNode。每一个 ZNode 默认能够存储 1MB 的数据，每个 ZNode 都可以通过其路径唯一标识。

5. Zookeeper应用场景

提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

（1）统一命名服务

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。
例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

（2）统一配置管理

1.分布式环境下，配置文件同步非常常见。
（1）一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如 Kafka 集群。
（2）对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
2.配置管理可交由ZooKeeper实现。
（1）可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
（2）各个客户端服务器监听这个Znode。
（3）一 旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

（3）统一集群管理

1.分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
（1）可根据节点实时状态做出一些调整。
2.ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
（1）可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
（2）监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

（4）服务器动态上下线

客户端能实时洞察到服务器上下线的变化

（5）软负载均衡

在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求

二、Zookeeper下载

1. 下载地址

官网首页：https://zookeeper.apache.org/

2. 下载截图

3. 下载 Linux 环境安装的 tar 包

三、Zookeeper本地安装

1. 本地模式安装

（1）安装前准备

（1）安装 JDK
（2）拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下
（3）解压到指定目录
[root@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
（4）修改名称
[root@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7
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（2）修改配置

（1）将/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个路径下的 zoo_sample.cfg 修改为 zoo.cfg；
[root@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（2）打开 zoo.cfg 文件，修改 dataDir 路径：
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ vim zoo.cfg
修改如下内容：
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
（3）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录上创建 zkData 文件夹
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
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Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：

1.tickTime = 2000：通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒

2.initLimit = 10：LF初始通信时限
Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（10 个 tickTime就是102000）
3,syncLimit = 5：LF同步通信时限（5 个 tickTime就是52000）
Leader和Follower之间通信时间如果超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。

4.dataDir：保存Zookeeper中的数据
注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。
5.clientPort = 2181：客户端连接端口，通常不做修改。

（3）操作 Zookeeper

（1）启动 Zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ jps
4020 Jps
4001 QuorumPeerMain
（3）查看状态
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
/usr/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: standalone
（4）启动客户端
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkCli.sh
（5）退出客户端：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
（6）停止 Zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh stop
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四、Zookeeper 集群安装

1. 集群规划

在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上都部署 Zookeeper。

2. 解压安装

（1）在 hadoop102 解压 Zookeeper 安装包到/opt/module/目录下
[root@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/module/
（2）修改 apache-zookeeper-3.5.7-bin 名称为 zookeeper-3.5.7
[root@hadoop102 module]$ mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7
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3. 配置服务器编号

（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建 zkData
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir zkData
（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData 目录下创建一个 myid 的文件（文件名必须是myid，因为源码中读取的就是myid文件）
[root@hadoop102 zkData]$ vi myid
在文件中添加与 server 对应的编号（注意：上下不要有空行，左右不要有空格）
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注意：添加 myid 文件，一定要在 Linux 里面创建，在 notepad++里面很可能乱码
（3）拷贝配置好的 zookeeper 到其他机器上
[root@hadoop102 module ]$ xsync zookeeper-3.5.7
并分别在 hadoop103、hadoop104 上修改 myid 文件中内容为 3、4
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4. 配置zoo.cfg文件

（1）重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf 这个目录下的 zoo_sample.cfg 为 zoo.cfg
[root@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（2）打开 zoo.cfg 文件
[root@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg
#修改数据存储路径配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
#增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
#配置参数解读
server.A=B:C:D。
A 是一个数字，表示这是第几号服务器；
集群模式下配置一个文件 myid，这个文件在 dataDir 目录下，这个文件里面有一个数据就是 A 的值，Zookeeper 启动时读取此文件，拿到里面的数据与 zoo.cfg 里面的配置信息比较从而判断到底是哪个 server。
B 是这个服务器的地址；
C 是这个服务器 Follower 与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；
D 是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
（3）同步 zoo.cfg 配置文件
[root@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg
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5. 启动集群

（1）分别启动 Zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[root@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
[root@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看状态
[root@hadoop102 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
#hadoop102为follower
Mode: follower
[root@hadoop103 zookeeper-3.5.7]# bin/zkServer.sh status
#hadoop103为leader
Mode: leader
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
#hadoop104为follower
Mode: follower
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6. Zookeeper集群启动停止脚本

（1）在 hadoop102 的/home/hadoop/bin 目录下创建脚本
[root@hadoop102 bin]$ vim zk.sh
在脚本中编写如下内容
#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
done
};;
"stop"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------ 
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
done
};;
"status"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------ 
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
done
};;
esac
（2）增加脚本执行权限
[root@hadoop102 bin]$ chmod u+x zk.sh
（3）Zookeeper 集群启动脚本
[root@hadoop102 module]$ zk.sh start
（4）Zookeeper 集群停止脚本
[root@hadoop102 module]$ zk.sh stop
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五、Zookeeper选举机制

1. Zookeeper选举机制——第一次启动

SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。
ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑有关。
Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加。

（1）服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数1票，不够半数以上（5台服务器至少要3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
（5）服务器5启动，同4一样当小弟。

2. Zookeeper选举机制——非第一次启动

（1）当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
• 服务器初始化启动。
• 服务器运行期间无法和Leader保持连接。（例如：上面的5挂了，5无法和leader连接，5会发起leader选举）
（2）而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
• 集群中本来就已经存在一个Leader。（例如：上面的5挂了，5发起leader选举时，集群中已经存在leader的场景）
对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。
• 集群中确实不存在Leader。（例如：上面的5挂了，5发起leader选举时，集群中不存在leader的场景）
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。

							（EPOCH，ZXID，SID ） （EPOCH，ZXID，SID ）	（EPOCH，ZXID，SID ）							
SID为1、2、4的机器投票情况：		（1，8，1） 			（1，8，2） 			    （1，7，4）
选举Leader规则： 1.EPOCH大的直接胜出； 2.EPOCH相同，事务id大的胜出； 3.事务id相同，服务器id大的胜出；
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